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你听说过 DeepLearning4J吗 · 属于我们Java Coder深度学习框架
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不惑
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发布于 2025-01-16 08:39:56
发布于 2025-01-16 08:39:56
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概述
DeepLearning4J(DL4J)是一个开源的深度学习库,专为Java和Scala语言设计,提供了强大的功能来构建、训练和部署深度神经网络。它支持多种机器学习算法,并能够与大数据框架(如Hadoop和Spark)进行集成,适用于图像识别、时间序列分析、自然语言处理等任务。
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原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系
cloudcommunity@tencent.com
删除。
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#深度学习
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目录
DeepLearning4J是什么?
DL4J的特点
为什么选择DeepLearning4J ?
DL4J 生态系统的组件
环境配置与安装
基础概念:神经网络与层
编写第一个神经网络模型
1. 引入相关的DeepLearning4J和ND4J类库
2. 加载MNIST数据集
3. 创建神经网络模型
4. 训练模型
5. 评估模型性能
6. 输出评估结果
7. 保存模型
8. 加载已保存的模型
9. 验证加载后的模型
10. 输出恢复模型的评估结果
11. 创建神经网络模型
实践验证
运行步骤
代码注释说明
运行结果
评估结果分析
混淆矩阵(Confusion Matrix)
混淆矩阵的结构
MNIST 混淆矩阵
如何理解混淆矩阵
混淆矩阵与评价指标
混淆矩阵的意义
结构说明
分析
第1行(实际类别为0)
第2行(实际类别为1)
规律说明
混淆矩阵帮助我们:
改进模型的建议
代码改进
增加层数
添加Dropout层
更换优化器
总结与后续学习
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